本发明涉及电力系统优化方法,具体涉及一种计及分布式光伏的综合负荷模型参数在线修正方法。
背景技术:
1、电力系统负荷模型对电力系统潮流计算、暂态稳定、静态稳定以及电压稳定等问题具有重要影响。由于负荷具有较强的随机性、复杂性和时变性,因此负荷模型的准确性难以得到保证。近年来,由于分布式新能源发电的接入,使得负荷的变化特性更加复杂,对负荷建模带来新的挑战。但目前在电力系统仿真领域考虑的负荷模型较为简单,不能充分体现负荷的真实动态特性。同时,由于负荷较强的时变性,固定参数的模型也无法对负荷特性进行完整的刻画。因此,需要建立一种能够随负荷运行状态而实时变化参数的负荷模型。
2、目前电力系统相量量测单元和广域测量系统的应用越来越广泛,为负荷模型的建立以及负荷参数的动态修正提供了重要的数据基础。在电力系统负荷模型的选择中,考虑分布式光伏的接入能够更加准确的表征大量分布式光伏接入后的负荷特性。过去负荷测辨的目标函数大都是单一的目标函数,没有充分考虑电力系统不同运行场景下有功功率和无功功率变化幅度的不同,而采用双目标函数则能够在不同运行场景下对有功功率和无功功率的特征进行充分提取,不会造成二者数量级相差过大导致其中一个功率的特征被埋没。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题为:基于多目标粒子群算法的考虑分布式光伏的综合负荷模型参数在线修正基本理论,提供一种计及分布式光伏的综合负荷模型参数在线修正方法,能够在大扰动和小扰动场景下对模型参数进行修正,扩展了基于量测数据的负荷模型修正的应用场景,采用多目标粒子群算法提升了模型参数修正的精度,为电网仿真计算提供了更加准确的负荷模型。
2、为了实现上述发明目的,本发明采取的技术方案具体为:
3、一种计及分布式光伏的综合负荷模型参数在线修正方法,所述综合负荷模型主要包括配网模型、动态感应电动机模型、静态负荷模型、无功补偿和分布式光伏模块,包括以下步骤:
4、步骤1、从实际电力系统中获取待辨识负荷节点的有功功率p、无功功率q以及节点电压u的实时运行数据;
5、步骤2、通过设置数据样本分类器将实时获取的实际电力系统负荷节点有功功率p、无功功率q以及节点电压u的数据样本分为大扰动、小扰动和无波动三类;
6、步骤3、对分布式光伏的综合负荷模块进行参数灵敏度分析获得主导参数{xs xd hmlf km kpv}和负荷比例参数{km kpv};
7、步骤4、构建第一目标函数和第二目标函数,其中:
8、401、将实际电力系统负荷母线实际量测到的有功功率数据p=[pt1,pt1,pt2,…,ptn]作为负荷功率的实际值,将分布式光伏的综合负荷模块的仿真负荷有功功率数据pf=[pft1,pft1,pft2,…,pftn]作为负荷功率计算值,按照如下公式构建第一目标函数:
9、f1=|p-pf|
10、402、将实际电力系统负荷母线实际量测到的无功功率数据q=[qt1,qt1,qt2,…,qtn]作为负荷功率的实际值,将分布式光伏的综合负荷模块的仿真负荷无功功率数据qf=[qft1,qft1,qft2,…,qftn]作为负荷功率计算值,按照如下公式构建第二目标函数:
11、f2=|q-qf|
12、步骤5、通过设置时间窗对实时获取的电力系统负荷节点有功功率p、无功功率q以及节点电压u的数据进行切割,进而判断大扰动和小扰动的发生情况;
13、步骤6、当发生大扰动时,根据负荷节点的电压和功率数据以及步骤中3的两个目标函数,采用多目标粒子群算法对分布式光伏的综合负荷模块的主导参数进行修正,其余参数采用典型值;
14、步骤7、当发生小扰动时,根据负荷节点的电压和功率数据以及步骤4中的两个目标函数,采用多目标粒子群算法对考虑分布式光伏的综合负荷模型的两个比例参数{kmkpv}进行修正,其余参数均采用典型值。
15、进一步,所述步骤4中通过设置时间窗对实时获取的电力系统负荷节点有功功率p、无功功率q以及节点电压u的数据切割判断大扰动和小扰动的发生情况过程;包括如下步骤:
16、501、将每个时间窗内的电压数据与电压稳态值u0作差并求绝对值δu=[δut1,δut1,δut2,…,δutn],如果得到的差值的绝对值中含有超过10%的电压稳态值数据,即:δu>0.1u0,则判断发生大扰动;
17、502、将每个时间窗内的电压数据与电压稳态值作差并求绝对值δu,如果得到的差值的绝对值中含有电压稳态值0-10%波动范围的数据,即:0<δu<0.1u0,同时将每个时间窗内的有功功率数据和无功功率数据分别作差,即:δp=[δpt1,δpt1,δpt2,…,δptn]和δq=[δqt1,δqt1,δqt2,…,δqtn],若有功功率和无功功率发生跃变,即去除噪声后,δp和δq中存在不为零的值,则判断发生因负荷功率波动而产生的小扰动;
18、503、当在时间窗内判断出发生大扰动和小扰动情况后,在相应的时间窗内,截取从扰动发生开始1秒钟内的数据作为有效数据参与后续的参数辨识与修正。
19、有益效果:
20、1、本发明扩展了基于量测数据的负荷模型参数辨识方法,相比较于传统基于量测数据的负荷模型参数辨识方法只能在负荷母线波动超过10%的场景下进行,本发明能够在基于负荷各组成成分功率变化所引起的电压波动小于10%的情况下对负荷比例系数进行参数更新,同时还能充分利用电力系统量测数据,在线根据不同波动场景自适应选择方法更新负荷参数。
21、2、本发明的提出解决了当前智能电网背景下,含有分布式光伏的综合负荷模块的参数动态更新问题,能够在线实时对负荷模型参数进行更新,为电力系统规划运行提供了更为准确的负荷模型。
1.一种计及分布式光伏的综合负荷模型参数在线修正方法,所述综合负荷模型主要包括配网模型、动态感应电动机模型、静态负荷模型、无功补偿和分布式光伏,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种计及分布式光伏的综合负荷模型参数在线修正方法,其特征在于,所述步骤5中通过设置时间窗对实时获取的电力系统负荷节点有功功率p、无功功率q以及节点电压u的数据切割判断大扰动和小扰动的发生情况过程;包括如下步骤: